そろそろ知っておきたい「AIエージェント」　2025/10/01 技術勉強会資料

https://www.vega-net.co.jp/ 技術勉強会 そろそろ知っておきたい「AIエージェント」 2025年10月01日 株式会社ベガシステム

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■目次 今日の流れ © 2025 VEGA Systems Inc. 今日のゴール 1

1. AIエージェントとは？「自律するAI」 • 単体のAI (ChatGPT): 1回の質問 → 1つの答え (例: goコード書いて) • AIエージェント (自律するアシスタント): 目標 → 計画・実行・ループ… → 結果 例: このコードをテストし、バグを直し、ドキュメントを作成して © 2025 VEGA Systems Inc. 2

2. 核心の仕組み (1) プランナー - 思考役 • ・LLM (ChatGPT等) が担当 • ・大きな目標を分解し、計画を立てる • ・エージェントの頭脳 © 2025 VEGA Systems Inc. 3

3. 核心の仕組み (2) ツール - 手足 ・エージェントが外界と接する機能 ・例: Web検索, コード実行, ファイル操作 © 2025 VEGA Systems Inc. 4

4. 核心の仕組み (3) メモリ - 記憶 ・会話の経過や行動結果を記憶 ・文脈を理解し、同じ失敗を繰り返さない ・継続的なタスク実行を支える © 2025 VEGA Systems Inc. 5

5. 全体像：3つの要素が連携するループ • AIエージェントの動作ループ: • Plan (計画) → Act (実行) → Observe (観察) → 繰り返し © 2025 VEGA Systems Inc. 6

6. コードで見る具体例 (概要) • フレームワーク: LangChain (Python) • タスク例: 「LangChainの最新バージョンと新機能を調べて」 • 必要なもの: ・頭脳 (LLM: OpenAI) ・手足 (検索ツール: DuckDuckGo) © 2025 VEGA Systems Inc. 7

6. コードで見る具体例 ? from langchain.agents import AgentType, initialize_agent from langchain.llms import OpenAI from langchain.tools import DuckDuckGoSearchRun # 1. LLM（頭脳）を準備 llm = OpenAI(temperature=0) # temperature=0で再現性高い出力に # 2. ツール（手足）を準備 search = DuckDuckGoSearchRun()tools = [search] # 3. エージェントを作成（頭脳と手足を結合） agent = initialize_agent( tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, # エージェントの思考タイプ verbose=True # 思考過程を表示) # 4. エージェントにタスクを実行させる！ result = agent.run("「LangChain」というライブラリの最新バージョンと、その主な新 機能を調べて教えてください。") print(result) © 2025 VEGA Systems Inc. 8

7. ビジネスでの可能性 ・自動テストエージェント: コードテスト、デバッグを自動化 ・技術調査エージェント: 情報収集・要約を代行 ・社内Q&Aエージェント: ドキュメント学習した専門家 © 2025 VEGA Systems Inc. 9

8. 知っておくべき課題 • ・処理速度: 思考ループで時間がかかる • ・コスト: LLM呼び出し回数増加 • ・予測不能性: 意図しない行動の可能性 © 2025 VEGA Systems Inc. 10

まとめ & 質疑応答 • • • • AIエージェント = 目標達成のため自律行動するAI 基本 = 計画・実行のループ + ツールの利用 シンプルに始められるが課題も理解が必要 プログラミングの未来を変える可能性を秘める © 2025 VEGA Systems Inc. 11